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Writer, Microsoft와 Google에 맞서는 AI 에이전트 플랫폼 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 17:33
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


샌프란시스코에 본사를 둔 엔터프라이즈 AI 스타트업 Writer는 11월 17일, 인공지능을 대화형 도구에서 복잡한 비즈니스 워크플로를 자율적으로 실행하는 시스템으로 전환하도록 설계된 포괄적인 자동화 플랫폼 Writer Agent를 공개했다.​

이번 출시에는 반복 작업을 재사용 가능한 템플릿으로 변환하는 Playbooks, 자동화된 워크플로를 예약하는 Routines, 그리고 Google Workspace, Microsoft 365, Snowflake, HubSpot을 포함한 애플리케이션에 연결되는 엔터프라이즈 Model Context Protocol 게이트웨이가 포함된다. Writer CEO May Habib에 따르면, 이 플랫폼은 "한 명의 영업 담당자가 챗봇에게 아웃리치 이메일 작성을 요청하는 것과 기업이 1,000명의 담당자 모두가 브랜드에 부합하고 규정을 준수하며 상황을 인식하는 메시지를 타겟 계정에 보내도록 보장하는 것 사이의 차이"를 나타낸다.​


혼잡한 엔터프라이즈 시장에서 경쟁하기

Writer 에이전트는 10월에 App Builder와 Workflows 기능을 출시한 Microsoft의 Copilot, 그리고 10월에 사용자당 월 30달러에 출시된 Google의 Gemini Enterprise에 정면으로 도전장을 내밀고 있다. Anthropic 또한 10월에 Claude 모델에 맞춤형 워크플로우 기능을 추가하는 Agent Skills를 선보였다. 이러한 움직임은 챗봇에서 엔터프라이즈 소프트웨어 스택 전반에 걸쳐 다단계 작업을 수행할 수 있는 자율 시스템으로 업계 전체가 전환하고 있음을 보여준다.​

Writer의 플랫폼은 자체 개발한 Palmyra X5 추론 모델을 기반으로 동작하며, 이 모델은 약 1,500페이지에 해당하는 최대 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하고, 입력을 22초 만에 처리한다. 이 회사는 합성 데이터 기법을 사용해, 약 7십만 달러라는 비용으로 모델을 개발했으며, 이는 OpenAI가 유사 시스템에 투자한 것으로 추정되는 1억 달러의 일부분에 불과하다. 프로덕트 매니지먼트 디렉터인 도리스 주(Doris Jwo)는 브랜드 프레젠테이션 생성, 캘린더 요약을 Slack과 동기화, 영업 통화 분석과 같이 전통적으로 수 시간의 수작업이 필요했던 워크플로우 데모를 선보였다.​


엔터프라이즈 제어로 플랫폼 차별화

Writer는 소비자용 AI 도구와 달리, 관리자가 웹 액세스를 제한하고, 커넥터 권한을 관리하며, 모든 에이전트 작업의 감사 추적을 유지할 수 있도록 하는 세분화된 IT 제어 기능을 강조합니다. 2024년 11월 2억 달러 규모의 시리즈 C 라운드에서 19억 달러의 기업 가치를 달성한 이 회사는 컴캐스트, 퀄컴, 우버, 액센츄어 등 다양한 고객사를 확보했습니다. New American Funding의 시니어 콘텐츠 마케팅 매니저인 Karen Rodriguez는 Writer Agent가 그녀의 팀이 캠페인 업데이트와 콘텐츠 변환을 “몇 분 만에” 자동화할 수 있게 해주며, 이를 “무엇을 해야 하는지 알려주는 AI에서 실제로 해주는 AI로의 전환”이라고 설명했습니다.​

Writer는 160%의 순유지율을 보고하고 있으며, 올해 계약액 5,000만 달러를 두 배인 1억 달러까지 늘릴 것으로 예상합니다. 2020년 창업 초기부터 시작된 Writer의 엔터프라이즈 우선 전략은 연구소 중심으로 출발한 OpenAI와 Anthropic와 대조적이며, 애널리스트들이 2030년까지 1,000억 달러 규모로 성장할 것으로 예상하는 엔터프라이즈 AI 자동화 시장에서 유리한 입지를 확보하고 있습니다.

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MIT 연구진은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 훼손할 수 있는 취약점을 발견했으며, GPT-4 및 Llama와 같은 고급 AI 시스템조차도 때때로 진정한 이해보다는 문법적 지름길을 기반으로 질문에 답한다는 사실을 밝혔습니다.신경 정보 처리 시스템 학회(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정인 이 연구는 LLM이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연관시킨 다음, 실제 질문을 이해하는 대신 이러한 학습된 패턴에 의존할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함은 정확한 응답이 중요한 의료, 금융 및 고객 서비스 분야에 배포된 AI 시스템에 위험을 초래합니다.의미보다 문법MIT 부교수 Marzyeh Ghassemi가 이끄는 연구팀은 Northeastern University와 Meta의 연구원들과 함께, 모델이 훈련 중에 “구문 템플릿”—품사의 패턴—을 특정 도메인과 연결하는 방법을 학습하는 과정을 입증했다.MIT News 기사에 따르면, LLM은 “파리는 어디에 위치해 있나요?“가 지리 질문과 관련된 특정 문법 구조를 따른다는 것을 학습할 수 있다. 문법적으로는 유사하지만 “빠르게 앉다 파리 흐림?“과 같이 말이 되지 않는 질문이 제시될 때, 모델은 질문이 무의미함에도 불구하고 여전히 “프랑스”라고 답할 수 있다.Northeastern University 대학원생이자 MIT 방문 학생인 Chantal Shaib는 “이것은 모델이 질문에 올바르게 답하기 위해 학습하는 간과된 유형의 연관성입니다”라고 말했다. 연구원들은 구문을 동일하게 유지하면서 단어를 동의어, 반의어 또는 무작위 단어로 대체했을 때, LLM이 질문이 완전히 말도 안 되는 경우에도 종종 올바른 답변을 생성한다는 것을 발견했다.보안 및 테스트 시사점이 취약점은 심각한 보안상의 영향을 미칩니다. arXiv에 게시된 연구에 따르면, 공격자들은 모델이 무해한 콘텐츠와 연관시키는 구문 패턴을 사용하여 유해한 요청을 표현함으로써 안전 가드레일을 우회하기 위해 이 현상을 악용할 수 있습니다.연구에 참여한 MIT 대학원생 Vinith Suriyakumar는 “이 연구를 통해 LLM의 보안 취약점을 해결하기 위해 더욱 강력한 방어 체계가 필요하다는 것이 분명해졌습니다”라고 말했습니다. 연구진은 GPT-4와 Llama를 포함한 사전 훈련된 모델에서 이를 테스트했으며, 학습된 행동이 성능을 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다.문제를 해결하기 위해 연구팀은 개발자들이 자신의 모델이 이러한 잘못된 구문-도메인 상관관계에 의존하는지 평가할 수 있는 자동 벤치마킹 절차를 개발했습니다. 연구진은 더 다양한 구문 템플릿을 포함한 증강된 훈련 데이터를 활용한 완화 전략을 탐구할 계획이며, 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 추론 모델에서 이 현상을 연구할 예정입니다.
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2025.11.26 등록
메타 플랫폼스가 구글의 AI 칩 텐서처리장치(TPU)를 2027년부터 데이터센터에 도입하는 방안을 논의 중인 것으로 25일 알려지면서, 엔비디아가 장악해온 AI 반도체 시장에 균열이 생길 조짐을 보이고 있다. 이날 뉴욕증시에서 엔비디아 주가는 2.59% 하락한 177.82달러에 마감한 반면, 알파벳 주가는 1.62% 상승하며 시가총액 4조 달러를 눈앞에 두게 됐다.IT 전문매체 디 인포메이션은 24일 메타가 수십억 달러 규모로 구글의 TPU를 도입하는 방안을 검토 중이라고 보도했다. 메타는 2027년부터 자사 데이터센터에 TPU를 직접 설치하고, 내년에는 구글 클라우드를 통해 TPU를 임대하는 방안도 협의하고 있는 것으로 전해졌다. 현재 메타는 AI 학습과 서비스 운영에 엔비디아 GPU를 대규모로 사용하고 있어, 이 계약이 성사되면 엔비디아의 주요 고객사에 대한 영향력이 축소될 수 있다는 우려가 나온다.구글 제미나이3.0 성공이 TPU 확산 계기구글이 자체 AI 칩에 자신감을 갖게 된 배경에는 최근 공개한 AI 모델 ‘제미나이 3.0 프로’의 성공이 있다. 제미나이 3.0 프로는 LM아레나 리더보드에서 1501점을 기록하며 처음으로 1500점을 돌파했고, ‘인류의 마지막 시험’에서 정답률 37.5%로 챗GPT의 26.5%를 크게 앞섰다. 이 모델은 엔비디아 GPU 없이 100% 자체 TPU 클러스터만으로 학습됐다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다.구글은 지난 10월 AI 챗봇 ‘클로드’를 운영하는 앤트로픽과 최대 100만 개의 TPU를 공급하는 수백억 달러 규모의 계약을 체결한 바 있다. 구글 클라우드 경영진은 TPU 도입 확대를 통해 엔비디아 연간 매출의 최대 10%를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다고 디 인포메이션은 전했다.엔비디아 즉각 반박, 삼성전자는 수혜 전망엔비디아는 25일 소셜미디어 엑스(X)를 통해 “우리는 업계보다 한 세대 앞서 있으며, 모든 AI 모델을 구동하고 컴퓨팅이 이뤄지는 모든 곳에서 이를 수행하는 것은 우리 플랫폼뿐”이라고 강조했다. 엔비디아는 “TPU 같은 주문형반도체(ASIC)보다 뛰어난 성능과 다용성, 호환성을 제공한다”고 덧붙였다.구글도 성명에서 “맞춤형 TPU와 엔비디아 GPU 모두 수요가 늘어나고 있다”며 “우리는 수년간 그래왔던 대로 양쪽 모두를 지원할 것”이라고 밝혔다.증권가에서는 TPU 생태계 확장의 최대 수혜자로 삼성전자를 꼽고 있다. 김동원 KB증권 연구원은 “구글 TPU 설계와 생산을 담당하는 브로드컴의 경우 삼성전자가 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 향후 구글 TPU 생태계 확장의 최대 수혜가 기대된다”고 분석했다. SK하이닉스도 구글 TPU에 HBM을 공급하고 있어 AI 생태계 다변화로 수혜를 볼 것으로 전망된다.
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2025.11.26 등록
제품 리더 Aakash G와 OpenAI의 Miqdad Jaffer는 모델 품질보다는 컨텍스트 엔지니어링—사용자 기록, 관련 문서, 시스템 제약 조건과 같은 올바른 정보를 AI 모델에 제공하는 관행—이 AI 기능이 훈련이 부족한 인턴처럼 실패하거나 성공하는지를 결정한다고 주장합니다.이 글은 Apollo의 이메일 작성기를 통해 이를 보여주는데, 엔지니어들이 대화 스레드, CRM 노트, 회사 톤, 관계 컨텍스트를 계층화한 후에야 일반적인 출력에서 출시 가능한 품질로 발전했습니다.전체 코드베이스를 인덱싱하고 벡터 데이터베이스를 통해 관련 코드를 검색하여 연간 10억 달러 이상의 수익을 달성한 AI 코딩 어시스턴트 Cursor는 컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 경쟁 우위를 만들어내는지를 보여주는 사례로, Google이 이 기능을 내부에서 구축하는 대신 경쟁사인 Windsurf와 24억 달러의 라이선스 계약을 체결하게 만들었습니다.
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2025.11.26 등록
하버드 비즈니스 리뷰 분석에 따르면, AI 에이전트는 아직 소비자 대상 애플리케이션에 충분히 신뢰할 수 있는 수준이 아니며—보안 및 정확성에 대한 우려로 인해 소비자의 76%가 구매에 이를 사용하는 데에 소극적인 것으로 나타났습니다—하지만 구조화되고 반복적인 작업 및 인간의 감독이 한계를 보완할 수 있는 백엔드 엔터프라이즈 운영에서는 실질적인 가치를 제공하고 있습니다.주요 유럽 인터넷 제공업체와의 사례 연구에서는 현장 기술자를 지원하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 도입하여, 문제 해결 시간을 60% 단축시키고 연간 100만 유로 이상의 반복적인 비용 절감과 함께 고객 만족도를 크게 향상시켰다는 잠재력을 보여주었습니다.이러한 점진적 개선은 혁명적인 변화라기보다는 린 제조(Lean manufacturing) 방법론에 가깝고, 엔터프라이즈 적용에는 세밀한 프로세스 매핑, 광범위한 IT 시스템 통합, 그리고 실제 환경에서 프롬프트 기반 시스템이 일반적으로 70% 이상의 정확도를 넘지 못하게 하는 AI 환각(hallucination)에 대한 관용이 요구됩니다 .
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2025.11.26 등록
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